Parallel triangular mesh refinement by longest edge bisection on GPUs
GPU?lar üzerinde uzun kenar bölme yöntemiyle paralel üçgensel örgü iyileştirme
- Tez No: 301663
- Danışmanlar: PROF. DR. CAN ÖZTURAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bilim ve Teknoloji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2011
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 60
Özet
Nümerik analizde örgü iyileştirme yöntemleri, sonlu eleman yöntemleri gibi birçok alanda kısmi diferansiyel denklemlerin çözümünde kullanılmaktadır. Halihazırda kümeler ve çok çekirdekli CPU işlemciler üzerinde hem seri hem de paralel uygulamaları olan birçok örgü iyileştirme yöntemi bulunmaktadır. Ancak, bugün grafik işlemcilerin (GPU) gerek hesaplama kapasitesi, gerekse hafıza bant genişliği olarak CPU'lardan daha iyi bir noktada olduğu ve daha hızlı geliştiği göz önünde bulundurulduğunda, yüksek hesaplama ve veri hacmi ihtiyacı olan genel amaçlı uygulamaları da grafik işlemciler üzerinde çalıştırmak önem kazanmıştır. Bu tezde, düzensiz üçgensel örgülerin (non-uniform triangular mesh) iyileştirilmesi konusunda, grafik işlemciler üzerinde uygulanabilecek yeni bir paralel algoritma sunuyoruz. Algoritmamızı NDIVIA CUDA mimarisi üzerinde uygulayarak, grafik işlemci üzerinde CPU'ya kıyasla çok daha hızlı çalıştığını gösterdik. Bu tez aynı zamanda uygulama detaylarını ve karşılaştırmalı çalışma zamanı ve performans analizlerini de içermektedir.
Özet (Çeviri)
In numerical analysis, mesh refinement techniques are used in many different areas such as in Finite Element Methods for the solution of partial differential equations. Formerly, a variety of different mesh refinement techniques have been proposed including both sequential and parallel implementations on clusters and multi-core CPUs. Since, today, both computational capacity and memory bandwidth of GPUs are better and still developing faster than CPUs, general purpose computing on GPUs (GPGPU) has become important in many application areas that require high computation and data throughput. In this thesis, we focus on refining non-uniform triangular meshes and present a new parallel adaptive mesh refinement technique that can be easily implemented on GPU architectures. We also present an implementation of our algorithm on CUDA architecture that achieve significant speed-ups. This thesis includes the algorithm and implementation details, as well as running time analysis and performance comparison of sequential implemetation on CPU and parallel implementation on GPU.
Benzer Tezler
- Parallel point classification into geographical regions
Noktaların coğrafi bölgelere paralel sınıflandırılması
SANVER TARMUR
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiHesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CAN ÖZTURAN
- A parallel monolithic approach for the numerical simulation of fluid-structure interaction problems
Akışkan-yapı etkileşimi problemlerinin sayısal simülasyonu için paralel monolitik bir yöntem
ALİ EKEN
Doktora
İngilizce
2016
Havacılık Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. HAYRİ ACAR
DOÇ. DR. MEHMET ŞAHİN
- Çift eksenli gerilme altında parçalı hopkinson basma çubuğu ile malzeme analizi
Material analysis with the hopkinson pressure bar inbiaxial stress state
SELİN GÜMÜŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EMİN SÜNBÜLOĞLU
- Moment aktaran alın levhalı birleşimlerin çevrimsel yükler altında davranışı
Behaviour of end-plate moment connections under cyclic loading
ALİRIZA İLKER AKGÖNEN
Doktora
Türkçe
2015
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CAVİDAN YORGUN